被遗忘权
Definition
被遗忘权使用户有权要求从数据库和 AI 训练集中移除其个人信息。在机器学习中实施这一权利具有挑战性，因为模型可能已经将从这些数据中学习到的知识固化在参数中。
Summary
一项 …
欢迎使用 AI术语词典 — 一部全面的多语种人工智能术语参考工具。
被遗忘权使用户有权要求从数据库和 AI 训练集中移除其个人信息。在机器学习中实施这一权利具有挑战性，因为模型可能已经将从这些数据中学习到的知识固化在参数中。
一项 …
在人工智能中，当模型学习并放大训练数据中存在的社会偏见时，就会产生刻板印象。这可能导致歧视性结果，例如将某些职业与特定性别联系起来。
一种概括性的、往往过于简化的 …
课程学习模仿人类教育过程，以结构化的顺序呈现训练数据，通常从简单样本开始，并逐渐增加复杂度。这种方法有助于神经网络更好地收敛并提高泛化能力。
一种训练策略，模型先 …
模型提取涉及查询目标机器学习模型的 API，以推断其内部结构、权重或决策边界。攻击者利用这些查询构建一个代理模型，从而窃取知识产权或绕过安全限制。
一种攻击方式， …
数据最小化是一项核心的隐私原则，要求组织将数据收集限制在充分、相关且必要的范围内。在人工智能领域，这意味着设计能够减少不必要数据依赖的模型。
仅收集和处理特定目的 …
Wumpus World 是 Russell 和 Norvig 的 AI 教科书中引入的一个基于网格的环境。智能体必须在网格中导航以寻找金子，同时避开陷阱和一个名为 Wumpus …
XLM-RoBERTa（跨语言语言模型 RoBERTa）是由 Meta AI 开发的大规模多语言模型。它通过在一个涵盖 100 多种语言的多样化数据集上进行预训练， …
后门攻击涉及使用特定的模式（称为触发器）对机器学习模型的训练数据进行投毒。虽然模型在干净数据上表现正常，但在检测到触发器时会激活错误的行为，例如将特定图像错误分类为指定标签， …
零样本提示涉及直接通过文本提示要求预训练语言模型完成任务，而不提供任何少样本示例或进行额外的微调。该模型利用其在大规模数据上学习到的通用知识和指令遵循能力来生成响应， …
泽滕策略是一种基于规则的博弈方法，用于多智能体谈判。它计算智能体为推动其首选结果而愿意承担的最大风险，定义为智能体在坚持立场时可能遭受的效用损失与其在妥协时的效用损失之比， …
监督学习涉及向算法提供包含输入和正确答案（标签）的数据。模型通过最小化预测误差来学习将输入映射到输出。这项技术…
一种机器学习范式，模型在有标签的输 …
结构性方面定义了数据或神经网络层的组织方式。在图神经网络中，结构指节点连接；在深度学习中，它指层拓扑。理解…
涉及系统内组件的基础组织、架构或排列方 …
在人工智能术语中，“具体而言”表示在定义模型、数据点或操作时的精确性。它区分了确切参数与一般类别，确保技术文档的清晰度。
指在更广泛的语境中精确、独特或特定的细 …
随机元素为人工智能系统引入变异性，例如数据中的噪声或权重的随机初始化。与确定性模型不同，随机模型考虑了不确定性，从而使得…
描述涉及随机性和概率而非 …
状态代表了在马尔可夫决策过程（MDP）等系统中确定未来行为所需的所有相关信息。在强化学习中，状态封装了环境的当前情况。
系统在特定时刻的完整配置。
AI安全性包括旨在保护机器学习模型、数据管道和部署基础设施免受对抗性攻击、数据投毒和模型逆向工程等威胁的措施。
保护人工智能系统免受未经授权的访问、滥用和恶意攻击 …
在AI语境中，“来源”通常指训练数据集、开源库或预训练模型权重的出处。追踪来源对于可复现性、许可合规性等至关重要。
指在AI开发和部署中使用的数据、代码或模型的起 …
AI中的语义分析侧重于理解输入的底层含义，而不仅仅是其表面模式。这涉及将单词或符号映射到概念，捕捉关系等。
与语言或数据中的意义相关，区别于句法结构或形式。 …
尽管当前的人工智能缺乏意识，但“自我”一词通常描述元认知能力，即模型分析其自身输出、置信度或内部状态的能力。它出现在相关语境中。
在AI中，“自我”指代理的身份或 …
自注意力使模型能够同时捕捉序列中所有位置之间的依赖关系，无论距离远近。通过计算每对标记之间的注意力分数，它使得……
一种允许神经网络根据彼此之间的相对重要性来权衡 …